该策略允许您使用不同的数据，例如：
结构化：通常是报告、内部信息、组织材料等。
半结构化：社交数据和源自公司数字营销解决方案的数据。
非结构化：信息更加碎片化，没有预先建立的逻辑。
为了使数据营销策略取得成功，您必须首先选择要分析的数据。对这些信息进行分类可以让我们更好地从看似分散的元素中找到见解。
在选择和处理数据之后，使用 大数据 可以发现一些模式，例如，表明销售额在某个时期下降，或者具有某种行为的客户可能倾向于终止合同。
该策略的目标是生成有用 澳洲华人华侨数据 的信息，可用于支持更合理、更高效和更具预测性的决策，通常允许公司预测客户或竞争对手的行为。
数据营销策略的制定只有结合市场情报（BI）工具的使用才会高效。
例如，ERP，企业资源计划系统。在这种类型的软件中，所有公司信息都被集成，方便数据收集、存储和分析。
数字营销自动化工具还可以为以数据为中心的战略增加价值。例如，您可以选择 Hubspot、RD Station或 MailChimp。
这些工具满足与客户数据、消费者行为和营销策略执行相关的需求。